import numpy as np
import matplotlib.pylab as pylab
import PIL.Image as Image
import cv2

# 创建一个8×8的全零数组
# 4行8列
# 高度为4 宽度为8
img = np.zeros((4, 8), dtype=np.uint8)
print("img=\n", img)

# 不使用颜色信息
pylab.gray()  # 不使用颜色信息
# 可视化图像
pylab.imshow(img)
# pylab.show()

# 第0行 第三列， 可以理解x =3, y=1
print("读取像素点 img[0,3]=", img[0, 3])
img[0, 3] = 255  # 255为白色，相当于在[0,3]的位置将黑色格修改成白色格
print("修改后像素点 img[0,3]=", img[0, 3])
pylab.gray()  # 不使用颜色信息
pylab.imshow(img)  # 可视化图像
# pylab.show()

img = np.array(Image.open("./train_image/img.png").convert('L'))  # 为了方便接下来对灰度图的演示，我们使用灰度图的方式打开"./例.jpg"
print(img)
# pylab.imshow(img)
# pylab.show()
cv2.imwrite("train_image/img_done.png", img)

for i in range(400, 600):
    for j in range(1000, 1200):
        img[i, j] = 255  # 将一部分区域内的数值修改为255，相当于将对应的图像的位置修改为白色
pylab.imshow(img)
pylab.show()